) M! G3 f( ?- g& M' A- ]3 o5 q: a! I6 i# m; A! Y# ~. E- z
〖课程介绍〗
S2 U$ X5 l" y/ Y% L目前NLP非常火爆，本课程以聊天机器人为案例，使用TensorFlow作为训练框架，并以Android APP为载体从0开始带领大家搭建一个聊天机器人应用并部署。重点讲解NLP与深度学习相关领域知识点，并通过实际的项目快速上手，使同学们能够举一反三，更好的运用到实际工作中。
; P+ @" [" M6 K4 n( n/ a4 W2 f! n" z! a8 o# j9 n
〖课程目录〗. E6 o$ H% n5 L
第1章 课程导学9 l9 ?- O$ ?! C8 b
1-1 课程导学 (12:34)
C& {7 F* w7 _$ y( E N
( k+ |$ Z7 l. L- J. t第2章 基础知识
; f" W" o. _3 Y* [! P2-1 什么是TensorFlow (10:24)5 ]1 d" m# b" S8 w
2-2 张量、图、会话 (06:17)! t+ x) a0 w9 w3 ]0 x: l7 B
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
0 S6 e: V% s1 h! p# j! ~4 k2-4 Android操作系统 (16:19)
% E4 C+ ]! K/ a8 M2-5 Java安装 (10:15)
9 D1 b$ ~% c2 s3 k$ z" h3 U' P$ b2-6 Java环境搭建 (02:40)- d: _. N3 a+ j a* I
2-7 Android安装及运行 (10:39)
$ [9 p( v1 u4 p8 R2-8 第一个Android程序 (05:34)% i; @8 V: S1 z6 E, S
9 _; i4 K/ u5 o5 z
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）6 t( Y' D, A+ i: T m* G$ M2 W0 _
3-1 常用模型 (10:15)% V) X, n6 c' V+ G2 I y* I% p; j
3-2 BP神经网络 (10:53)8 M% R- J, q2 y# T1 W/ ]
3-3 循环神经网络（1） (06:58)6 s2 t5 G- ?* S. c& u6 ^
3-4 循环神经网络（2） (06:07)3 e6 u* u, l, w) p
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)8 T3 B, ~2 P: ?& f% V5 E
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)' F2 m) o1 {8 p) X% ~
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
- T3 D* _& @" b6 ^ j* a3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
0 h! z" Q" k" I0 t
% K7 ?& r1 R/ R1 ?0 Z2 N3 c第4章 NLP基础
# |4 i" A/ k8 V& I" r/ f- P" t4-1 NLP基础 (04:19)
- J L' J% Q' Y& v E4-2 分词技术 (05:29)
( G4 h5 q0 W! I1 U1 o( P) r3 T4-3 词性标注 (08:34); p9 R* U) R- b- B7 K6 A
4-4 命名实体识别 (08:25)2 L- t* j$ d1 t# i/ j' P! e" }/ j2 \
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
5 N7 c) V" m- J$ f3 W4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
0 @* z; j% Y% W8 Q' A7 Q2 W4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
" v$ E K+ \# u1 N: }4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)/ a! [/ p6 D; `& v0 D1 j: F/ I5 `* h
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42) [- J9 p5 Z$ i+ t" z! A, V0 {; D
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
4 W: q- K: Z0 R) W# j& V3 E) w4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)2 S" L, l5 c# M T4 n& _
% l! x+ I2 Z- \5 |- L
第5章 文本处理方法
8 }0 ^) _1 m" v; `2 N' v/ F( P: }5-1 语料的获取与处理 (15:19)! [8 h1 w G6 n/ U* O6 n& ]
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
0 }7 Q4 X8 p. H; h! a2 J/ c5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)* f0 G! _7 H8 h9 e0 G! @$ x' P( Q4 n
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
/ M4 b3 R q7 R% b! d7 k5-5 词向量与Word2vec (07:26)
+ C* D) a7 `4 Z, I+ |9 k5-6 文本处理方法 (11:39)' h' ]/ g$ g5 T( _, L. o
- B8 G/ u5 T f7 Q第6章 实战之聊天语料处理
% }2 j( |: H' ~/ m5 W' Z$ H6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)) @ T) `' o% Y
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53) x5 z' ^$ ? {$ \2 S3 `9 [8 O/ j3 K
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)2 \# F9 ?5 A+ \6 U
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)# p u% k) A I1 h8 x) v
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)! u- J; p7 r: A" D
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)* E" Q; u$ S. o- u
6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
) r0 l) t! ~- A7 p; U6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
9 K0 C& `1 f1 k6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
2 h/ F8 @2 t V% o6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
6 L; i7 {4 {2 p6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
7 x- g5 C; Y3 d/ p% H6 C6-12 语料处理实战小结 (11:36)
0 C; M; |5 J+ P* M6 X- M. H
$ H+ Z- P& V- q3 y) e8 z第7章 聊天机器人原理* y* v. m, P3 J; t# f
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
# ?& ?. h* ]3 v7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)
9 F6 O' D) T; h9 A- _7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)7 g2 J; Z9 g( y3 P, X7 d
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)1 t6 l5 X2 V- W: c
# u" V/ F* ~" I% x, C
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
; |- }2 e; E2 G& b3 v2 h9 Z3 A% G, v8-1 线程处理（1） (09:15)# K: U" Z( n5 G3 F! P
8-2 线程处理（2） (10:10)" D3 R- y. z# @9 U
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
, y& [- {/ T+ w$ D; U: b( ?8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
2 K. F" \6 m+ W; _* Z8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
+ `+ F( d5 D0 w$ J6 N8-6 batch_flow（1） (07:28)/ ~% \& q) M! t4 y( v" ^
8-7 batch_flow（2） (05:49)2 s1 H# L% q& v. H) E Z7 o
8-8 batch_flow（3） (14:43)0 i" L" Y7 R; Q2 M' ~% r, Y# S
8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58), `; j4 |: a$ j! a; m) q
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)0 R. h) E2 x; N& J. B
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54); U: U9 u8 Z( _; x
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)- k4 p4 X4 V( n: y! H* _
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)2 c; h9 w9 l' M: U7 V# `
2 L' s7 U9 {- p# c, N
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
0 l ?) n' q) j! f- }6 p \/ K) U1 r9-1 基本流程介绍 (10:37)- F1 k) k3 B9 {
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
" a' P5 e2 @9 f4 i9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)/ _6 K1 m9 q" W
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
- I, N1 i, A2 g+ r7 _9 k9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)% C% Z- t9 e: @- [' Z+ @" t. c
9-6 构建模型（1） (06:43)
" h* G+ f. T8 Y4 C. t/ c( v9-7 构建模型（2） (08:38). N- P3 A8 Q& O% h
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)6 G& y( B! g/ _, L# u0 W$ `
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38), g9 X$ T% b9 o4 q) v
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
4 D9 C# z- [/ Y7 q G8 r+ q9 b9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
% F6 F/ p* q$ H' s- G9-12 构建解码器（1） (08:28)" G$ |) S3 V/ p( {
9-13 构建解码器（2） (09:22); c9 Q2 |1 a6 }& h* c. k0 e, u& s
9-14 构建解码器（3） (07:36)
0 | N3 q9 U8 m7 p9-15 构建解码器（4） (09:19) ^/ f4 m6 q2 r* N6 E# T9 h
9-16 构建解码器（5） (10:59)
, l i' ?4 L* H' I; A" O7 o5 [% f9-17 构建解码器（6） (09:28) `$ s. B1 S2 U: A/ U! K
9-18 构建解码器（7） (14:52)$ k/ V9 |" D9 c* B" ~
9-19 构建解码器（8） (17:02)
& `3 P, t% k/ v6 c9-20 构建优化器（1） (09:56)
3 w. _; F! f5 E2 e2 x0 e9-21 构建优化器（2） (08:48)+ q) \$ s7 A5 K( H( H4 `
9-22 构建优化器（3） (06:01)
6 Z5 P3 q1 X% i8 z* f" i9-23 输入检查 (11:51). P1 N' F* w8 E. S. o1 f
9-24 训练模型 (11:59)
0 Z9 J; x; f: k* w H9-25 预测模型 (07:22)' _4 G4 r4 E, I- ], @% O! I
6 ~3 A c6 u* i. f) Z第10章 聊天机器人模型的训练和验证
m4 `4 S* \: C7 N) v10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
8 ], g Q9 O" ]10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
+ |+ i/ q0 ?! e( h# z( Q. y10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
1 X, s* R, g: r7 x* n8 y! `10-4 第一种模型训练（4） (14:49)0 |, M& |. _6 d7 m) C R! z
10-5 第一种模型训练（5） (25:35) L6 s1 k% I( G! P
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
% y' R- ~+ P1 l' j9 {* O1 G9 U. }10-7 第二种模型训练（2） (12:06)8 v. C8 ?* [6 s( b2 ~; M
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)& [: j) R: |5 Q8 ~; p
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
. E, w3 i' r Q A
, L Q) k1 S. m) t+ n第11章 Android的打包与发布
?2 C$ Y9 e% |# }4 r6 }11-1 新建项目 (07:49)3 J! i4 D6 W6 a2 I4 n
11-2 代码结构讲解 (17:15)0 Q" l* }% Z% @
11-3 私有变量的定义 (12:25)1 |) N4 W. @) ]8 P, `. g1 \+ Y7 d
11-4 参数初始化 (11:54)
3 d' f; s. D$ {0 j1 `11-5 听写UI监听器 (19:18)
' N8 d. e# `# _) O7 t11-6 合成回调监听器 (05:58) k" T, O0 ]# l( G
11-7 听写监听器 (27:14)
& N. F* ^9 ?! D# v: f11-8 语音合成参数设置 (08:59)2 H+ `& j d! k* d% E& }
11-9 完善项目 (21:32)+ H1 x( I: n" C& C0 u
11-10 打包发布 (07:15)
5 Z' _, m; X- {9 M% [/ O2 J+ q4 h* C
〖下载地址〗5 ]0 l( ^0 X2 _6 S; r3 I( X
* B, W# o {- l7 n〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗4 V. d! N- g$ H4 X( Y, \$ T [! Z
全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html/ F' Z; O, Y3 ?( U
|
[复制链接]
